import numpy as np
import torch
import random
import math
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import torch.nn as nn
import copy
import warnings
import copy

a = torch.tensor([
    [0.6, .3, 0.2, 0.3, 0.1],
    # [0.6, .7, 0.2, 0.3, 0.1],  # 这个就是验证一个图片多个label的，即会产生两个坐标都符合要求
    [0.1, .7, 0.2, 0.3, 0.1],
    [0.6, .3, 0.2, 0.3, 0.1],
    [0.6, .3, 0.2, 0.3, 0.1],
    [0.6, .3, 0.2, 0.3, 0.1],
    [0.5, .3, 0.2, 0.3, 0.1],  # 也有可能那个都没有
])
b = a > .5
print('b\n', b)
# c = b.nonzero()  # 默认就是 as_tuple=False
c = b.nonzero(as_tuple=False)  # 默认就是用坐标表示
# c = b.nonzero(as_tuple=True)
print('c\n', c)  # 从结果来看nonzero的作用就是选出符合要求的坐标位置
print('c\n', c.T)
